人工智能發(fā)展歷程，人工智能發(fā)展的三個階段分別有怎樣的重要進步

來源：整理時間：2023-08-22 01:23:01 編輯：智能門戶手機版

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1，人工智能發(fā)展的三個階段分別有怎樣的重要進步
2，人工智能歷史上的三次黃金時代是什么這次有何不同
3，人工智能元年普遍認為是哪一年
4，人工智能的演進
5，求一些關于人工智能的資料
6，人工智能的發(fā)展怎么樣

1，人工智能發(fā)展的三個階段分別有怎樣的重要進步

人工智能現(xiàn)狀：人工智能在普通的模式識別、專家系統(tǒng)等方面正在不斷發(fā)展，進步，比如語音識別、手寫識別，都已經在普遍使用，谷歌的阿爾法狗更是在圍棋領域超過人類冠軍，自動駕駛也正在研發(fā)中。但是人工智能系統(tǒng)還是需要人類專家大量的工作，目前還沒有成熟的人工智能系統(tǒng)，可以通過自己學習，修改自己的算法，程序以提升自我，人工智能可以說是處于2歲小孩的智力階段。

1. 人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。2. 對于人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬?，F(xiàn)代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。3. 弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，尤其是2008年經濟危機后，美日歐希望借機器人等實現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機器人以比以往任何時候更快的速度發(fā)展，更加帶動了弱人工智能和相關領域產業(yè)的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現(xiàn)。4. 而強人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。

人工智能發(fā)展的三個階段分別有怎樣的重要進步

2，人工智能歷史上的三次黃金時代是什么這次有何不同

沒有

“人工智能”一詞最初是在1956 年dartmouth學會上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。人工智能（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。對于人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬?，F(xiàn)代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，尤其是2008年經濟危機后，美日歐希望借機器人等實現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機器人以比以往任何時候更快的速度發(fā)展，更加帶動了弱人工智能和相關領域產業(yè)的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現(xiàn)。而強人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。

人工智能歷史上的三次黃金時代是什么這次有何不同

3，人工智能元年普遍認為是哪一年

1956年人工智能元年普遍認為是1956年。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能元年普遍認為是1956年。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展，技術已最終可以創(chuàng)造出機器智能，“人工智能”（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一詞最初是在1956年DARTMOUTH學會上提出的，從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中，人工智能的發(fā)展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現(xiàn)至今，已經出現(xiàn)了許多AI程序，并且它們也影響到了其它技術的發(fā)展。

人工智能元年普遍認為是哪一年

4，人工智能的演進

第一階段：50年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮DENDRAL化學質譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展日本1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。第四階段：80年代末，神經網絡飛速發(fā)展1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發(fā)展起來。第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮由于網絡技術特別是國際互連網技術的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于Hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。

5，求一些關于人工智能的資料

　　人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之擴展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準確，因之當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”, 可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術的進步而變化的, 人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現(xiàn)人工智能技術的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學與技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

【作譯者】王萬森編著【ISBN】 978-7-121-03730-6 【出版日期】 2007年01月【書代號】 TP037300 【從書名】計算機學科教學計劃【原書名】【出版社】電子工業(yè)出版社【原著者】【定價】 26.00 【開本】 16開【版次】 1-01 【頁數】 295 【字數】 499.00 千字【責任編輯】何雄【適用對象】研究生本科教育 > 計算機類 > 人工智能

6，人工智能的發(fā)展怎么樣

人工智能是計算機科學的一個分支，英文縮寫為AI（Artificial Intelligence）。人工智能的目的在于嘗試使用計算機技術生產出與人類智能相似的智能機器，包括但不僅限于人工智能機器人、語言識別、圖像識別等系統(tǒng)。人工智能的智能表現(xiàn)在對人的思維過程的模擬，但是人的思維過程并不簡單，它包括識別、分析、比較、概括、判斷、推理等等步驟，是一個復雜且高級的認識過程，因此人工智能是一門非常具有挑戰(zhàn)性的科學。人工智能的概念大約誕生在20世紀50年代，到如今僅僅經歷了60余年的發(fā)展之路，是一項非常高新的技術，被譽為二十一世紀三大尖端技術之一。人工智能雖然說是一門計算機科學的分支，但它在發(fā)展過程中還涉及到了心理學、哲學和語言學等學科，有學者甚至認為人工智能的發(fā)展幾乎需要涉及自然科學和社會科學的所有學科，其范圍遠遠超出計算機科學的范疇。我們可以把人工智能簡單的拆開成“人工”與“智能”兩個方面來理解，“人工”很簡單，即人為制造的，那么“智能”是什么呢？智能從字面含義上來講，就是智力與能力的合體。我們知道，人類可以通過學習與實踐發(fā)展自己的智力與能力。也因此，人工智能在發(fā)展過程中，其核心問題就是如何幫助機器擁有推理、知識、規(guī)劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的等能力，并嘗試構建出智力。依托于計算機技術的先天優(yōu)勢，學習知識對于人工智能而言可以說只是時間和存儲空間的問題。自動化技術的發(fā)展，讓人工智能擁有了移動與操作物體的能力。智能算法的發(fā)展，讓人工智能在一定程度上也擁有了推理與交流的能力。人工智能與計算機的發(fā)展是分不開的。有學者總結，人工智能發(fā)展會面臨著六大瓶頸，分別是數據瓶頸、泛化瓶頸、能耗瓶頸、語義鴻溝瓶頸、可解釋性瓶頸和可靠性瓶頸。數據瓶頸是指“由于數據收集能力的不足、理論無偏性和數據隨機性等條件的限制而導致數據失真、缺乏等數據缺陷。”我們簡單的套在人工智能上來看，收集數據能力的不足可以理解成識別技術的不成熟，理論無偏性可以理解成獲取數據的質量，數據隨機性的限制可以理解成獲取及處理數據的難易度。隨著大數據技術的發(fā)展，人工智能已在數據方面取得了比較明顯的進步。不過，目前人工智能的發(fā)展仍未完全突破數據瓶頸的問題，訓練數據的增大對人工智能算法的提升效果仍然不夠理想。泛化瓶頸是指人工智能在泛化能力提升上所遇到的困難。泛化能力是指“機器學習算法對新鮮樣本的適應能力。”你可以將人工智能的泛化能力簡單理解成自主學習能力與適應能力。通常來說，人工智能的各項能力，都需要通過大量的樣本數據訓練及算法規(guī)定來獲得。在實驗室的環(huán)境下，很多人工智能的各項能力均有不錯表現(xiàn)。但是實際生活照比實驗室環(huán)境而言，存在太多的不確定性，因此人工智能要想更好的落地，就需要擁有強大的泛化能力，以在應對突發(fā)情況及未知情況時能夠給出合理的響應，更好的幫助人類。能耗瓶頸可以簡單的理解為人工智能在應用等過程中所消耗能源大于它實際所產生的效益，即能耗成本過高。而在優(yōu)化人工智能能耗問題的過程中，首當其沖的就是對算法的優(yōu)化。就像人體的大腦大概只占體重的2%，但是卻能占據人體總能耗的20%一樣，算法對于人工智能能耗的影響也非常的大。隨著智能算法的發(fā)展，人工智能在能耗瓶頸上也有所進步。例如奧地利科技學院、維也納工業(yè)大學和麻省理工學院的研究者就成功訓練了一種能夠控制自動駕駛汽車的低能耗智能算法，這一算法僅僅使用了75000個參數與19個神經元，比之前減少了數萬倍。語義鴻溝瓶頸是指人工智能缺乏真正的語言理解能力，無法根據上下文或常識理解一些容易產生歧義的語言，即聽不懂“人話”。目前，人工智能在這一點上仍然沒有顯著的突破。可解釋性瓶頸是指人工智能過于依賴模型中已有的數據，缺乏深層學習能力的缺陷。人工智能很容易學習一個東西是什么，但是很難明白一個東西究竟為什么會這樣。如果人工智能不能理解知識或行為之間的深層邏輯，那么它在用已有模型去應對未知變量時，就很容易引起模型崩塌，類似于“死機”。目前，已有學者提出可以使用對抗網絡與最優(yōu)傳輸技術找到模型坍塌的原因，并提出改進模型，從幾何映射的角度上嘗試去突破人工智能的可解釋問題，在理論上取得了一些進步。我們都遇到過電腦死機，這在一定程度上反映著可靠性｜public domain可靠性瓶頸是指人工智能在系統(tǒng)可靠性上的不足。粗略來講，可靠性主要包含設計可靠性、耐久性和可維修性三個方面。人工智能的設計可靠性可以簡單的理解為它的算法是否可靠，它是否能在規(guī)定的條件下，完成預定的功能。例如自動汽車在行駛過程中，是否能夠正確識別道路情況，并作出合理反應，很大程度上都要依靠自動駕駛系統(tǒng)的設計可靠性。耐久性和可維修性很簡單，即能不能長久使用與能不能、方便不方便維修，維修的成本如何。現(xiàn)階段的人工智能仍然存在很大的局限性，市面上應用的人工智能絕大多數為弱人工智能，而強人工智能的發(fā)展仍然存在很多的難題。但是不管人工智能在未來有多少難關需要克服，可以肯定的是，科技的發(fā)展會不斷推動人工智能的發(fā)展，讓人工智能可以幫助更多產業(yè)、更多市場主體中實現(xiàn)新的賦能與轉型，最終完成為數字經濟集約化發(fā)展提供不竭動力的光榮使命，為我們的美好未來添磚加瓦。

人工智能工程技術人員是指從事與人工智能相關算法、深度學習等相關的多種技術的分析、研究、開發(fā)，并對人工智能系統(tǒng)進行設計、優(yōu)化、運維、管理和應用的工程技術人員。人工智能專業(yè)就業(yè)方向有科學研究、工程開發(fā)、計算機方向、軟件工程、應用數學、電氣自動化通信、機械制造等。人工智能是國家戰(zhàn)略的核心方向，影響著國民經濟的很多領域，已成為一個國家科技發(fā)展水平和國民經濟現(xiàn)代化、信息化的重要標志。

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